transforme超分

transformer超分是指使用transformer模型进行图像超分辨率重建，主要是通过编码器-解码器结构进行实现。具体地，将低分辨率图像作为输入，经过编码器提取特征后，通过解码器生成高分辨率图像。与传统的基于卷积神经网络的超分方法相比，transformer超分在保持图像细节的同时，能够更好地处理图像中的长程相关性和非局部结构。

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transforme

Transformer是一种用于自然语言处理任务的模型架构，相较于CNN依靠卷积操作处理局部信息，Transformer能够直接获取全局信息。其中，Multi-head Attention是Transformer中的一个重要组件。Transformer的学习重点通常是理解Encoder和Decoder的工作原理。在一些具体的应用中，如GPT和Bert，Transformer被用于构建语言模型。GPT训练的是单向语言模型，主要应用了Transformer的Decoder部分，而Bert训练的是双向语言模型，除了使用了Transformer的Encoder部分，还进行了Masked操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【神经网络】Transformer基础问答](https://blog.csdn.net/weixin_44750512/article/details/128896619)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [transforme框架](https://blog.csdn.net/gldzkjdxwzs/article/details/126450563)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

swin transforme

Swin Transformer是一种基于Self-Attention机制的深度学习模型，由微软和香港中文大学的研究者们于2021年提出。与传统Transformer相比，Swin Transformer通过使用局部窗口和移动窗口的划分机制来减少计算量，从而提高了效率和可扩展性。Swin Transformer在图像分类、图像分割和图像超分辨率等领域中都取得了优秀的表现，吸引了很多研究者的关注和探索。

其中，引用[1]介绍了Swin Transformer在图像分类任务中的实战应用，引用[2]则详细介绍了Swin Transformer中的Swin Transformer layer（STL）的结构和工作原理，引用[3]则主要介绍了Swin Transformer在图像恢复领域中的应用。

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